Создание моделей видео-аналитик
- Заказчик:
- ООО «ИТСК»
- Руководитель проекта со стороны заказчика
-
- Поставщик
- ООО "ИТСК"
- Год завершения проекта
- 2018
- Сроки выполнения проекта
- Июль, 2018 — Декабрь, 2018
- Масштаб проекта
- 6000 человеко-часов
- Цели
- Целью проекта является разработка унифицированных моделей видео-аналитик для распознавания признаков нарушений требований охраны труда на объектах бурения и добычи
Уникальность проекта
От видеонаблюдения – к интеллектуальной видеоаналитике! Система может быть адаптирована под специфику любого бизнеса или технологического процесса. В продукт можно интегрировать данные с других систем: пожарная система, датчики дыма, температурные датчики, база данных персонала. Все это повышает точность анализа. Легко масштабируется без изменения ядра системы.В рамках реализации проектов на месторождениях задаются алгоритмы анализа видеоизображения, что позволяет сделать из набора обычных камер полноценную автономную систему распознания ситуаций. Для быстрого реагирования достаточно 1 человека перед монитором (мониторами) — в случае чрезвычайной ситуации система отправляет оповещение.
Таким образом мы устраняем влияние человеческого фактора —система работает 24/7/365.
- Использованное ПО
- Дополнительные решения используются для ускорения разработки и применения эффективных алгоритмов работы с инфраструктурой и информацией в зависимости от технологии.
Технологии Нейронной Сети:
• OpenCV
• Tensorflow
Технологии ускорения графических вычислений:
• Cuda
• cuDNN
Технологии Контейнеризации:
• Docker
Технологии Кластеризации/оркестрации:
• Kubernetes
Web Технологии:
• Nginx
• Apache web server
• Django
СУБД:
• PostgreSQL
Вспомогательное ПО:
• Skimage - Описание проекта
- В первую очередь проект нацелен на сохранение жизни и здоровья людей в рамках работы внутри производственных процессов связанных со сложностью и опасностью выполняемых работ. Проект был реализован по гибким методологиям Agile в рамках 10-ти спринтов за 5 мес. В рамках проекта была собрана команда из специалистов разных направлений и использованы передовые технологии на базе open-source решений. Продукт позволяет экономить средства и время на анализ текущей ситуации на объектах нефтедобычи, идентифицируя нарушения технологических процессов и предоставляя базу для принятия управленческих решений для формирования корректирующих мероприятий на основе фактов объективного наблюдения (видеозапись идентифицированного события). Ряд факторов усложнил задачу и потребовал выработки особого подхода: 1. Кратчайшие сроки проекта (5 мес.), при средней длительности ИТ-проекта в Компании 16-20 мес. 2. В рамках проекта, требовалось применить продуктовый подход (новое направление для Компании), для получения на выходе Продута, готового к реализации 3. Производственные процессы на разных объектах могут протекать по-разному 4. Разная инфраструктура на объектах и разные по качеству каналы связи с объектами 5. Каналы и инфраструктура могут выходить из строя, но система должна стабильно работать 6. Совокупное число источников видеокамер может быть очень велико (1000+) 7. Разные объекты могут обладать разными алгоритмами анализа видеопотока 8. Доступ и качество информации в системе должны соответствовать высоким требованиям 9. Ввод новой инфраструктуры на объектах Заказчика снижает качество определения событий
- География проекта
- • Москва (Центр Сколково, разработка) • Санкт-Петербург (разработка) • Тюменская область (производственные площадки) • Сербия (производственные площадки)
- Дополнительные презентации:
- 2018 Интеллектуальное видеонаблюдение.pdf
